实例介绍
【实例简介】
【实例截图】
【核心代码】
clc;
clear;
load('irisdata.mat');
%读取训练数据
%[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
f1=[setosa(:,1);versicolour(:,1);virginica(:,1)];
f2=[setosa(:,2);versicolour(:,2);virginica(:,2)];
f3=[setosa(:,3);versicolour(:,3);virginica(:,3)];
f4=[setosa(:,4);versicolour(:,4);virginica(:,4)];
class=[ones(50,1);ones(50,1)*2;ones(50,1)*3];
%特征值归一化
[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;
%构造输出矩阵
s = length( class) ;
output = zeros( s , 3 ) ;
for i = 1 : s
output( i , class( i ) ) = 1 ;
end
%创建神经网络
net = newff( minmax(input) , [10 3] ); %, { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 500 ;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;
%开始训练
net = train( net, input , output' ) ;
%读取测试数据
% [t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
t1=f1;
t2=f2;
t3=f3;
t4=f4;
c=class;
%测试数据归一化
testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ;
%仿真
Y = sim( net , testInput ) ;
Y
%统计识别正确率
[s1 , s2] = size( Y ) ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
[m , Index] = max( Y( : , i ) ) ;
if( Index == c(i) )
hitNum = hitNum 1 ;
end
end
sprintf('识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 )
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